Función Pandas DataFrame.describe()
Minahil Noor
30 enero 2023
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Sintaxis de
pandas.DataFrame.describe(): -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.describe()para encontrar las estadísticas de un DataFrame -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.describe()para encontrar las estadísticas de cada columna -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.describe()para encontrar las estadísticas de las columnas numéricas
La función Pandas DataFrame.describe() informa sobre los datos estadísticos de un DataFrame.
Sintaxis de pandas.DataFrame.describe():
DataFrame.describe(
percentiles=None, include=None, exclude=None, datetime_is_numeric=False
)
Parámetros
percentiles |
Este parámetro indica los percentiles a incluir en la salida. Todos los valores deben estar entre 0 y 1. El valor por defecto es [.25, .5, .75], que devuelve los percentiles 25, 50 y 75. |
include |
Especifica los tipos de datos a incluir en la salida. Tiene tres opciones. all: todas las columnas de la entrada se incluirán en la salida. Una lista de tipos de datos: limita los resultados a los tipos de datos proporcionados. None: El resultado incluirá todas las columnas numéricas. |
exclude |
Especifica los tipos de datos a excluir de la salida. Tiene dos opciones. Una lista de tipos de datos: excluye del resultado los tipos de datos proporcionados. None: El resultado no excluirá nada. |
datetime_is_numeric |
Un parámetro booleano. Indica si se deben tratar los tipos de datos datetime como numéricos. |
Retorna
Devuelve el resumen de estadísticas de la Series o Dataframe pasado.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.describe() para encontrar las estadísticas de un DataFrame
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe()
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Producción:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
La función ha devuelto el resumen de las estadísticas del DataFrame. No hemos pasado ningún parámetro, por lo que la función ha utilizado todos los valores por defecto.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.describe() para encontrar las estadísticas de cada columna
Encontraremos las estadísticas de todas las columnas utilizando el parámetro include.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(include='all')
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Producción:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Name Obtained Marks
count 5.000000 5 5.000000
unique NaN 5 NaN
top NaN Kevin NaN
freq NaN 1 NaN
mean 82.600000 NaN 71.200000
std 15.773395 NaN 17.484279
min 60.000000 NaN 45.000000
25% 78.000000 NaN 64.000000
50% 80.000000 NaN 75.000000
75% 95.000000 NaN 82.000000
max 100.000000 NaN 90.000000
La función ha devuelto el resumen de las estadísticas de todas las columnas del DataFrame.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.describe() para encontrar las estadísticas de las columnas numéricas
Ahora encontraremos las estadísticas de las columnas numéricas solamente usando el parámetro exclude.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(exclude=[object])
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Resultado:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
Hemos excluido el tipo de datos object.